上期和大家分享了我们精心打磨的协同AI文档 JitWord：

作为一名长期关注开源和AI技术的技术博主，最近发现了一个让我眼前一亮的项目 ——Cognee。号称只需要用 6 行代码就能给智能体装上“海马体”，92.5% 准确率秒杀传统 RAG。

Cognee 的定位非常清晰：它不是一个完整的 AI 智能体，也不是一个普通的数据库，而是专注于解决 AI 系统的 "记忆" 问题。

想象一下，如果我们的 AI 助手能够像人类一样记住过去的对话、学习过的知识，并能在需要时准确调用，那会是怎样的体验？这正是 Cognee 想要实现的。

老规矩，先上链接。

github 地址：https://github.com/topoteretes/cognee

今天，我就带大家揭开它的神秘面纱。

为什么要用cognee

过去两年，我调研了数不清的 RAG 框架：LangChain、LlamaIndex、Haystack… 它们都有一个共同 bug——“金鱼记忆”。

多轮对话一多，LLM 就开始“装陌生”，逼得我反复把历史消息硬塞回 Context Window，贵、慢、还容易超。

直到我在 GitHub Trending 第一栏刷到 cognee。

传统 RAG 只有“向量”这一把锤子，cognee 的思路是：“先构图，再向量化；图负责关系，向量负责语义，两者互补”。

Cognee 的核心优势在于它将向量搜索与图数据库相结合，这种组合让数据既可以通过语义搜索，又能通过关系连接，形成一个真正的 "记忆网络"。具体来说，它有以下几个亮点：

1. 统一的记忆层：取代了传统的 RAG（检索增强生成）系统，提供一个统一的记忆层，让 AI 能够更好地 "记住" 信息。

2. 多模态数据支持：能够处理各种类型的数据，包括过去的对话、文件、图像和音频转录等。

3. ECL 流水线：创新的 Extract（提取）、Cognify（认知化）、Load（加载）流水线，让数据处理更加高效。

4. 灵活的部署选项：既可以本地部署，将所有数据存储在本地；也可以连接到 Cognee Cloud，使用托管基础设施。

5. 高可定制性：通过用户定义的任务、模块化流水线和内置的搜索端点，方便开发者根据需求进行定制。

这些特性使得 Cognee 能够解决传统 AI 系统在记忆方面的多个痛点：信息碎片化、无法建立关联、记忆容量有限、检索不准确等问题。

技术架构剖析

要理解 Cognee 的工作原理，我们可以从它的架构设计入手。Cognee 采用了模块化的设计理念，主要包含以下几个核心部分：

我个人结合 Cognee 的 ECL 核心流水线、模块化设计以及数据处理逻辑，画了一个详细的架构设计图，大家感兴趣的可以参考一下：

从数据流向来看，Cognee 的工作流程遵循 ECL 模式：

1. Extract（提取）：从各种数据源中提取信息，可以是文件、数据库、API 接口等。这一层负责数据的收集和初步处理。

2. Cognify（认知化）：这是 Cognee 的核心环节，将原始数据转化为结构化的知识。包括实体识别、关系提取、语义理解等步骤，最终形成知识图谱。

3. Load（加载）：将处理好的知识存储到相应的存储系统中，包括向量数据库和图数据库，以便后续高效检索和查询。

这种架构的优势在于：

• 模块化设计

  各组件松耦合，便于扩展和定制

• 混合存储

  结合向量和图数据库的优势，兼顾语义搜索和关系推理

• 可扩展性

  支持分布式执行，能够处理大规模数据

• 灵活性

  可以根据需求选择不同的存储后端和处理模块

下面分享一个简单的设计原理图，方便大家更好的理解设计原理：

核心技术栈清单

Cognee 使用的技术栈还是比较有代表性的，充分结合了当下AI 流行的技术方案组合：

• 核心语言

  Python 🐍（这可是很多大厂都在大量使用的语言哦）

• Web 框架

  FastAPI 🌐

• API 规范

  OpenAPI 📋

• 数据库

  • 向量数据库（用于语义搜索）

  • 图数据库（用于关系存储）

• 前端

  Next.js 💻

• 容器化

  Docker 🐳

• 部署工具

  Helm 🚢

• LLM 集成

  支持多种大语言模型 🤖（比如能联想到的那些大公司的模型）

• 任务队列

  用于分布式执行 🔄

• 测试工具

  pytest 🧪

如果大家恰好也在做AI项目，对技术选型拿不定主意，不妨参考这个技术方案。

应用场景

Cognee 的应用场景非常广泛，几乎所有需要 AI 具有记忆能力的地方都能派上用场，比如：

1. 智能助手

   让聊天机器人能够记住历史对话，提供更连贯的服务

2. 知识管理

   构建企业知识库，支持复杂的知识检索和关联查询

3. 代码理解

   分析代码库，构建代码知识图谱，辅助开发

4. 个性化推荐

   基于用户历史行为和偏好，提供更精准的推荐

5. 研究助手

   帮助研究者管理文献，发现研究内容之间的关联

举个例子，在客服场景中，Cognee 可以让 AI 客服记住每个客户的历史问题和解决方法，当客户再次咨询时，无需重复解释背景信息，AI 就能快速提供针对性的解决方案。

优缺点分析

任何技术都有其两面性，Cognee 也不例外，下面是我的一些总结：

优点：

• 解决了 AI 记忆的核心痛点，提升了 AI 的连续性和一致性

• 模块化设计使得定制和扩展变得容易

• 同时支持本地部署和云端服务，兼顾安全性和便利性

• 活跃的社区支持和持续的更新迭代

• 丰富的文档和示例，降低入门门槛

缺点：

• 相比简单的 RAG 系统，学习曲线较陡

• 本地部署需要一定的技术储备

• 对于小规模应用，可能显得过于复杂

• 某些高级功能可能需要付费的 LLM 服务支持

本地部署教程

下面分享一下本地使用部署的方式：

1. 环境准备：

   • Python 3.10-3.13

   • pip（Python 包管理工具）

   • 足够的存储空间（根据数据量而定）

2. 安装 Cognee：

pip install cognee

3. 基本使用：

import cogneeimport asyncioasync def main():    # 添加文本到Cognee    await cognee.add("Cognee将文档转化为AI记忆。")
    # 生成知识图谱    await cognee.cognify()
    # 查询知识图谱    results = await cognee.search("Cognee能做什么？")
    # 显示结果    for result in results:        print(result)if __name__ == '__main__':    asyncio.run(main())

4. 使用 CLI 工具：

# 添加内容cognee-cli add "Cognee将文档转化为AI记忆。"# 处理内容cognee-cli cognify# 搜索cognee-cli search "Cognee能做什么？"# 打开本地UIcognee-cli -ui

5. 高级配置：参考官方文档进行个性化配置，包括数据源、处理 pipeline、存储后端等。

官方 Roadmap 泄密（未经官方证实，仅供吃瓜）

据小道消息，Cognee 团队正在计划几个令人兴奋的功能：

1. 更强大的多模态支持，包括更好的图像和视频理解能力

2. 与主流 AI 框架的深度集成，降低使用门槛

3. 增强的可视化工具，让知识图谱更直观

4. 移动端支持，拓展应用场景

这些功能如果实现，无疑会让 Cognee 的竞争力更上一层楼。

总结

cognee 用“图+向量”双引擎，把原来需要三四个组件才能拼出来的“持久记忆”，封装成 6 行代码的积木。它不仅仅是一个工具，更代表了一种让 AI 更加智能、更加贴近人类认知方式的努力方向。

对于开发者来说，Cognee 提供了一个强大而灵活的框架，可以快速构建具有记忆能力的 AI 应用；

对于企业来说，它可以帮助构建更智能的客服、更高效的知识管理系统；对于研究人员来说，它提供了一个探索 AI 认知机制的平台。

如果你也在为“AI 金鱼脑”掉头发，不妨给 cognee 一个展示自己的机会，让它帮你把 RAG 真正升级成 Memory-Augmented Generation。

github 地址：https://github.com/topoteretes/cognee